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题名一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法
被引量:7
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作者
李红波
陈安荣
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机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
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出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2011年第2期231-236,共6页
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基金
科技部"原创动漫软件开发技术人才"计划扶持(2009-593)~~
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文摘
针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法。采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFT(scale invariant feature transform)向量。当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标,找出单运动目标在遮挡区域中的位置,并对SIFT特征匹配运用RANSAC算法进行优化,实现遮挡情况下目标的有效跟踪。实验表明,该算法能准确地跟踪处于遮挡中的目标,实现运动目标跟踪的连续性和稳定性。
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关键词
运动目标遮挡
SIFT特征匹配
RANSAC算法
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Keywords
moving objects shelter
SIFT feature matching
RANSAC algorithm
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分类号
TP319.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于前景的分块meanshift跟踪
被引量:1
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作者
李铁骑
卢章平
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机构
江苏大学机械工程学院
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出处
《制造业自动化》
北大核心
2011年第13期91-94,共4页
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文摘
遮挡问题是目标跟踪的一个难点,有效处理遮挡,特别是严重遮挡和全部遮挡是评价目标跟踪算法优劣的重要指标。Meanshift算法是目前比较流行,算法鲁棒性较好的跟踪算法。但该法过分依赖目标颜色信息,所以当多个运动物体外表颜色相似时,这种算法往往导致跟踪失败,本文对目标物体采用分块跟踪,并结合kalman滤波器进行预测,加速分块meanshift的收敛速度。同时我们引入一个新的前景权值,减弱被背景遮挡的子块对目标跟踪的影响,提高算法的鲁棒性。
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关键词
运动目标遮挡
连续跟踪
卡尔曼
分块颜色跟踪
前景权值
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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